第章商務智能導言

商務智能方法與應用北京信息科技大學胡敏第一章導言Lecture1:Introduction思維導圖上課內(nèi)容：whattorememberinclass？

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whattogodeepintoresearch？主要內(nèi)容1.1商務智能的基本概念1.2商務智能的過程1.3商務智能的系統(tǒng)構成1.4商務智能的發(fā)展歷史1.1商務智能的基本概念商務智能數(shù)據(jù)信息和知識商務智能商務智能（Businessintelligence）1996年GartnerGroup

HowardDresner數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復等部分組成的、以輔助企業(yè)決策為目的一類技術及其應用商務智能商務智能（Businessintelligence）工業(yè)界商務智能可以被看作是一類技術或工具，利用它們可以對大量的數(shù)據(jù)進行收集、管理、分析和挖掘，以改善業(yè)務決策水平，增強企業(yè)的競爭力學術界商務智能是一套理論、方法和應用，通過它們可以快速地發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中隱含的各種知識，有效地解決企業(yè)面臨的管理和決策問題，支持企業(yè)的戰(zhàn)略實施。商務智能的概念

商務智能指收集、轉(zhuǎn)換、分析和發(fā)布數(shù)據(jù)的過程，目的是為了更好的決策。商務智能是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識的過程。它包括捕獲和分析信息，交流信息，以及利用這些信息開發(fā)市場。商務智能是企業(yè)利用現(xiàn)代信息技術收集、管理和分析結(jié)構化和非結(jié)構化的商務數(shù)據(jù)和信息，創(chuàng)造和累計商務知識和見解，改善商務決策水平，采取有效的商務行動，完善各種商務流程，提升商務績效，增強綜合競爭力的智慧和能力。BusinessIntelligenceisaprocessofturningdataintoknowledgeandknowledgeintoactionforbusinessgain

—DataWarehouseInstitute商務智能是融合了先進信息技術與創(chuàng)新管理理念的結(jié)合體，集成企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)，進行加工并從中提取能夠創(chuàng)造商業(yè)價值的知識，面向企業(yè)戰(zhàn)略并服務于管理層、業(yè)務層，指導企業(yè)經(jīng)營決策，提升企業(yè)競爭力。商務智能的概念商務智能的概念數(shù)據(jù)ETL數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)挖掘可視化OLAP數(shù)據(jù)知識決策模式趨勢事實關系模型關聯(lián)規(guī)則序列目標市場資金分配貿(mào)易選擇在哪兒做廣告銷售的地理位置金融經(jīng)濟POS人口統(tǒng)計生命周期11商務智能在行行業(yè)的應用銀行客戶利潤分分析分支行利潤潤分析交叉銷售信用風險管管理新產(chǎn)品推銷銷收費策略保險欺詐管理收費策略目標市場活活動客戶挽留客戶利潤分分析零售地區(qū)/商店店各種貨物物（品牌，，分類等））銷售業(yè)績績定價和減價價市場籃子關關系市場需求預預測倉儲規(guī)劃通訊客戶忠實客戶流失模模式客戶利潤分分析競爭分析欺詐管理14各行業(yè)業(yè)電子子商務務網(wǎng)站站算法層商業(yè)邏輯層行業(yè)應用層商業(yè)應應用商業(yè)模模型挖掘算算法CRM產(chǎn)品推薦客戶細分客戶流失客戶利潤客戶響應關聯(lián)規(guī)則、序列模式、分類、聚集、偏差分析…WEB挖掘網(wǎng)站結(jié)構優(yōu)化網(wǎng)頁推薦商品推薦……基因挖掘基因表達路徑分析基因表達相似性分析基因表達共發(fā)生分析……銀行電信零售保險制藥生物信息科學研究……相關行行業(yè)商務應應用需需求的的推動動神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡、、決策策樹、、回歸歸分析析、粗粗集、、遺傳傳算法法商務智智能應應用領領域銀行美國銀銀行家家協(xié)會會(ABA)預測數(shù)數(shù)據(jù)倉倉庫和和數(shù)據(jù)據(jù)挖掘掘技術術在美美國商商業(yè)銀銀行的的應用用增長長率是是14.9％。分析客客戶使使用分分銷渠渠道的的情況況和分分銷渠渠道的的容量量；建立立利潤潤評測測模型型；客客戶關關系優(yōu)優(yōu)化；；風險險控制制等電子商商務網(wǎng)上商商品推推薦；；個性性化網(wǎng)網(wǎng)頁；；自適適應網(wǎng)網(wǎng)站…生物制制藥、、基因因研究究DNA序列查查詢和和匹配配；識識別基基因序序列的的共發(fā)發(fā)生性性…電信欺詐甄甄別；；客戶戶流失失…保險、、零售售……政府部部門、、教育育機構構、醫(yī)醫(yī)療機機構和和公用用事業(yè)業(yè)等。。利用用商務務智能能的企企業(yè)現(xiàn)現(xiàn)在已已越來來越多多，遍遍及各各行各數(shù)據(jù)倉庫理解業(yè)務：網(wǎng)絡資源分析產(chǎn)品結(jié)構及組合分析服務質(zhì)量分析業(yè)務發(fā)展分析理解客戶：客戶貢獻度分析客戶群體劃分客戶行為分析制訂市場營銷策略風險分析：客戶流失的測算信用分析欺詐分析內(nèi)部績效考核：產(chǎn)品、部門利潤分析資源分配資源成本分析誰是最好的客戶?如何擴大利潤?如何避免風險?收入/成本如何分配?商務智智能對對企業(yè)業(yè)的作作用和和價值值不同層層次的的商務務智能能應用用以前發(fā)生了什么為什么發(fā)生了現(xiàn)在發(fā)生著什么將來會發(fā)生什么業(yè)務活動管理不同層層次的的商務務智能能應用用商務智智能用用戶數(shù)據(jù)（（data)數(shù)據(jù)是是對事事物描描述的的符號號。在在計算算機科科學中中，數(shù)數(shù)據(jù)是是數(shù)字字、文文字、、圖像像、聲聲音等等可以以輸入入到計計算機機被識識別的的符號號企業(yè)運運營離離不開開數(shù)據(jù)據(jù)。企業(yè)運運營的的各個個環(huán)節(jié)節(jié)每天天都在在積累累數(shù)據(jù)據(jù)，如如供應應商、、客戶戶的數(shù)數(shù)據(jù)，，銷售售、生生產(chǎn)以以及庫庫存數(shù)數(shù)據(jù)等等。用戶生生成數(shù)數(shù)據(jù)（（usergenerateddata,UGD)社會化化媒體體、智智能化化手機機等使使得全全世界界不計計其數(shù)數(shù)的個個體也也在不不斷產(chǎn)產(chǎn)生數(shù)數(shù)據(jù)。。結(jié)構化化數(shù)據(jù)據(jù)（structureddata)通常二維表表格的的形式式存儲儲在關系系數(shù)據(jù)據(jù)庫中中交易細細節(jié)表表交易號商品號單價折扣數(shù)量005872051337922.99010058720514677520100587205000700104.500587206147525105.900587206113838107.5非結(jié)構構化數(shù)數(shù)據(jù)（（unstructureddata）文本數(shù)據(jù)據(jù)iphone4s,目前最大大的問題題，感覺覺還是電電量，充充滿一次次，用兩兩天，不不過，我我還沒怎怎么玩游游戲，都都是開瀏瀏覽器之之類的應應用，和和聽歌，，但是想想想，畢畢竟手機機的電池池和ipad的還是沒沒法比。。信息（information）通過一定定的技術術和方法法，對數(shù)數(shù)據(jù)進行行集成、、分析，，挖掘其其潛在的的規(guī)律和和內(nèi)涵，，得到的的結(jié)果是是信息。。信息是具具有商務務意義的的數(shù)據(jù)例如，通通過對零零售信息息的集成成和分析析發(fā)現(xiàn)，，某超市市的客戶戶群根據(jù)據(jù)其消費費行為可可以分為為若干個個群體，，每個群群體具有有一些明明顯的特特征。例例如，其其中一個個群體是是單身女女性，喜喜歡經(jīng)常常購買化化妝品，，消費金金額高。。知識（knowledge）當信息用用于商務務決策，，并基于于決策開開展相應應的商務務活動時時，信息息就上升升為知識識信息轉(zhuǎn)化化為知識識的過程程不僅需需要信息息，而且且需要結(jié)結(jié)合決策策者的經(jīng)經(jīng)驗和能能力，用用以解決決實際的的問題。。例如，某某連鎖超超市的經(jīng)經(jīng)理發(fā)現(xiàn)現(xiàn)，近期期化妝品品的銷售售業(yè)績下下降了，，為了解解決該問問題，決決定采取取促銷措措施，根根據(jù)對數(shù)數(shù)據(jù)的分分析得到到的客戶戶分群的的信息，，銷售經(jīng)經(jīng)理鎖定定了促銷銷的目標標客戶群群，最終終開展了了為這部部分客戶戶郵寄優(yōu)優(yōu)惠券的的促銷活活動。1.2商務智能能過程知識發(fā)現(xiàn)現(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)現(xiàn)的特征征知識模式式是使用用一種形形式化語語言來進進行的表表達，表表達描述述了事實實集合的的子集中中的一種種顯著的的事實。。通過某種種知識發(fā)發(fā)現(xiàn)方法法得到一一個顧客客細分的的結(jié)果子子集為{41歲顧客，，42歲顧客，，48歲顧客，，43歲顧客，，64歲顧客…}，可以歸歸納為““40歲之上的的顧客””或者““中年以以上的顧顧客”等等。知識發(fā)現(xiàn)現(xiàn)強調(diào)模模式的有有效性、、新穎性性、潛在在有用性性以及最最終能被被理解。。261.2商務智能能過程知識發(fā)現(xiàn)現(xiàn)過程1、理解所所要進行行研究的的領域、、與之相相關的以以前的知知識、以以及用戶戶的目標標；2、創(chuàng)建/選擇目標標數(shù)據(jù)集集合；3、數(shù)據(jù)清清理和預預處理；；4、數(shù)據(jù)縮縮減和投投影；5、選定數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘任務；；6、選擇數(shù)數(shù)據(jù)挖掘掘算法；；7、數(shù)據(jù)挖挖掘過程程；8、對挖掘掘出來的的模式進進行解釋釋；9、完善和和鞏固所所發(fā)現(xiàn)的的知識。。2728知識發(fā)現(xiàn)過程程——7個步驟如下：：1）數(shù)據(jù)清理：：消除噪聲或或不一致2）數(shù)據(jù)集成：：多種數(shù)據(jù)源源組合在一起起3）數(shù)據(jù)選擇：：從數(shù)據(jù)庫中中檢索與分析析任務相關的的數(shù)據(jù)。4）數(shù)據(jù)變換：：數(shù)據(jù)變換或或統(tǒng)一成適合合挖掘的形式式，如匯總或或聚集操作5）數(shù)據(jù)挖掘：：使用智能方方法提取數(shù)據(jù)據(jù)模式6）模式評估：：根據(jù)某種興興趣度量，識識別表示知識識的真正有趣趣的模式7）知識表示：：使用可視化化和知識表示示技術，向用用戶提供挖掘掘的知識1.2商務務智能過程知識發(fā)現(xiàn)過程程7個步驟如下：：數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫知識任務相關的的數(shù)據(jù)選擇與轉(zhuǎn)換換數(shù)據(jù)挖掘模式評估與與知識表示示1.2商務智能過過程商務智能流流程1

Identifybusinessissue2Formulatebusinessquestion3Whatinfo.doIneed4WheredoIfindtheinfo.5Retrieveinfo.6

Analyse

Info.7

Report

answers8

Take

actions1.3商務智能的的系統(tǒng)構成成六個主要組組成部分數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)倉庫在線分析處處理數(shù)據(jù)探查數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務性能管管理數(shù)據(jù)源企業(yè)內(nèi)部的的操作型系系統(tǒng)，即支支持各業(yè)務務部分日常常運營的信信息系統(tǒng)企業(yè)業(yè)的的外外部部，，如如人人口口統(tǒng)統(tǒng)計計信信息息、、競競爭爭對對手手信信息息等等數(shù)據(jù)據(jù)倉倉庫庫（（datawarehouse）各種種數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)源源的的數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)經(jīng)經(jīng)過過抽抽取取、、轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換換之之后后需需要要放放到到一一個個供供分分析析使使用用的的環(huán)環(huán)境境，，以以便便對對數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)進進行行管管理理，，這這就就是是數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉倉庫庫數(shù)據(jù)據(jù)集集市市（（datamart）：通常常針針對對單單個個部部門門的的數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉倉庫庫，，區(qū)區(qū)別別于于企企業(yè)業(yè)范范圍圍內(nèi)內(nèi)的的數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)倉倉庫庫。。數(shù)據(jù)據(jù)倉倉庫庫可可以以將將分分析析數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)與與實實現(xiàn)現(xiàn)業(yè)業(yè)務務處處理理的的操操作作型型數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)隔隔離離，，一一方方面面不不影影響響業(yè)業(yè)務務處處理理系系統(tǒng)統(tǒng)的的性性能能，，另另一一方方面面為為數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)的的分分析析提提供供了了一一個個綜綜合合的的、、集集成成的的、、統(tǒng)統(tǒng)一一的的數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)管管理理平平臺臺。。詳細信息在第第8章介紹在線分析處理理（onlineanalyticalprocessing）在線分析處理理：業(yè)務性能度量量可以通過多多個維度、多多個層次進行行多種聚集匯匯總，通過交交互的方式發(fā)發(fā)現(xiàn)業(yè)務運行行的關鍵性能能指標的異常常之處。多維數(shù)據(jù)可以以進行多種操操作如切片、切塊塊、下鉆、上上卷等詳細信息在第第9章介紹數(shù)據(jù)探查（exploration）包括靈活的查查詢、即時報報表以及統(tǒng)計計方法等該類方法屬于于被動分析方方法探查數(shù)據(jù)的方方法可以借助助統(tǒng)計上的中中心性、發(fā)散散性以及相關關性的統(tǒng)計量量分析，多變變量分析時也也可以借助可可視化技術。。詳細信息在第第7、10章介紹。數(shù)據(jù)挖掘（datamining）數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)現(xiàn)隱含的信息息和知識的過過程，屬于主主動分析方法法，不需要分分析者的先驗驗假設，可以以發(fā)現(xiàn)未知的的知識常用的分析方方法包括分類類、聚類、關關聯(lián)分析、數(shù)數(shù)值預測、序序列分析、社社會網(wǎng)絡分析析等數(shù)據(jù)挖掘：分類分類（classification）是通過對具具有類別的對對象的數(shù)據(jù)集集進行學習，，概括其主要要特征，構建建分類模型，，根據(jù)該模型型預測對象的的類別的一種種數(shù)據(jù)挖掘和和機器學習技技術。例如，電信公公司的客戶可可以分為兩類類，一類是忠忠誠的，一類類是流失的。。根據(jù)這兩類類客戶的個人人特征方面的的數(shù)據(jù)以及在在公司的消費費方面的數(shù)據(jù)據(jù)，利用分類類技術可以構構建分類模型型數(shù)據(jù)挖掘：聚類聚類（clustering）是依據(jù)物以以類聚的原理理，將沒有類類別的對象根根據(jù)對象的特特征自動聚集集成不同簇的的過程，使得得屬于同一個個簇的對象之之間非常相似似，屬于不同同簇的對象之之間不相似。。其典型應用是是客戶分群數(shù)據(jù)挖掘：關聯(lián)分析關聯(lián)分析最早早用于分析超超市中顧客一一次購買的物物品之間的關關聯(lián)性例如，發(fā)現(xiàn)關關聯(lián)規(guī)則（associationrule）“尿不濕啤酒（0.5%，60%）”，其含義義為，0.5%的交易中會同同時購買尿不不濕和啤酒，，且買尿不濕濕的交易中有有60%會同時買啤酒酒數(shù)據(jù)挖掘：數(shù)值預測數(shù)值預測用于于預測連續(xù)變變量的取值。。常用的預測方方法是回歸分分析例如，可以根根據(jù)客戶個人人特征，如年齡、工作類類型、受教育育程度、婚姻姻狀況等，來來預測其每月月的消費額度度。數(shù)據(jù)挖掘：序列分析序列分析是對對序列數(shù)據(jù)庫庫進行分析，，從中挖掘出出有意義模式式的技術。序列模式（sequentialpattern）的發(fā)現(xiàn)屬于于序列分析，，它是從序列列數(shù)據(jù)庫中發(fā)發(fā)現(xiàn)的一種有有序模式例如，《赤壁，鴻門宴宴，見龍卸甲甲》，意味著“看了了赤壁之后會會接著看鴻門門宴，過段時時間會看見龍龍卸甲”。數(shù)據(jù)挖掘：社會網(wǎng)絡分分析社會網(wǎng)絡（socialnetwork）是由個人或或組織及其之之間的關系構構成的網(wǎng)絡社會網(wǎng)絡分析析（socialnetworkanalysis）是對社會網(wǎng)網(wǎng)絡的結(jié)構和和屬性進行分分析，以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)其中的局部部或全局特點點，發(fā)現(xiàn)其中中有影響力的的個人或組織織，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡絡的動態(tài)變化化規(guī)律等。業(yè)務績效管理理業(yè)務績效管理理（businessperformancemanagement），簡稱BPM，又稱為企業(yè)業(yè)績效管理（corporateperformancemanagement），是對企業(yè)業(yè)的關鍵性能能指標，如銷銷售、成本、、利潤以及可可盈利性等，，進行度量、、監(jiān)控和比較較的方法和工工具。這些信息通常常通過可視化化的工具如平平衡積分卡和和儀表盤等進進行展示。相關內(nèi)容見第10章。1.4商務智能的發(fā)發(fā)展管理信息系統(tǒng)統(tǒng)決策支持系統(tǒng)統(tǒng)主管信息系統(tǒng)統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)數(shù)據(jù)挖掘和在在線分析處理理管理信息系統(tǒng)統(tǒng)（managementinformationsystem）簡稱MIS，產(chǎn)生于二十十世紀七十年年代為企業(yè)提供企企業(yè)管理的全全方位信息，，為管理人員員提供管理決決策信息的信息系系統(tǒng)其目的的主要要是提提供信信息以以實現(xiàn)現(xiàn)對企企業(yè)或或組織織的快快速有有效管管理決策支